論文の概要: Blind Equalization and Channel Estimation in Coherent Optical
Communications Using Variational Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11776v1
- Date: Mon, 25 Apr 2022 16:46:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-26 15:53:27.817780
- Title: Blind Equalization and Channel Estimation in Coherent Optical
Communications Using Variational Autoencoders
- Title（参考訳）: 変分オートエンコーダを用いたコヒーレント光通信におけるブラインド等化とチャネル推定
- Authors: Vincent Lauinger, Fred Buchali, Laurent Schmalen
- Abstract要約: 光通信におけるキャリア回復のための変分推論に基づく適応型ブラインド等化器の可能性について検討する。
変分オートエンコーダ(VAE)等化器の概念を高次変調形式に一般化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580193
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate the potential of adaptive blind equalizers based on
variational inference for carrier recovery in optical communications. These
equalizers are based on a low-complexity approximation of maximum likelihood
channel estimation. We generalize the concept of variational autoencoder (VAE)
equalizers to higher order modulation formats encompassing probabilistic
constellation shaping (PCS), ubiquitous in optical communications, oversampling
at the receiver, and dual-polarization transmission. Besides black-box
equalizers based on convolutional neural networks, we propose a model-based
equalizer based on a linear butterfly filter and train the filter coefficients
using the variational inference paradigm. As a byproduct, the VAE also provides
a reliable channel estimation. We analyze the VAE in terms of performance and
flexibility over a classical additive white Gaussian noise (AWGN) channel with
inter-symbol interference (ISI) and over a dispersive linear optical
dual-polarization channel. We show that it can extend the application range of
blind adaptive equalizers by outperforming the state-of-the-art
constant-modulus algorithm (CMA) for PCS for both fixed but also time-varying
channels. The evaluation is accompanied with a hyperparameter analysis.
- Abstract（参考訳）: 光通信におけるキャリア回復のための変分推論に基づく適応型ブラインド等化器の可能性を検討する。
これらの等化器は、最大度チャネル推定の低複素近似に基づいている。
本稿では、変分オートエンコーダ(vae)イコライザの概念を、確率的コンステレーションシェーピング(pcs)を包含する高次変調フォーマット、光通信におけるユビキタス、受信機でのオーバーサンプリング、デュアルポーラライズ伝送に一般化する。
畳み込みニューラルネットワークに基づくブラックボックス等化器の他に,線形バタフライフィルタに基づくモデルベース等化器を提案し,変動推論パラダイムを用いてフィルタ係数を訓練する。
副産物として、VAEは信頼性の高いチャネル推定も提供する。
我々は,古典的な付加的な白色ガウス雑音(AWGN)チャネルとシンボル間干渉(ISI)チャネル,分散線形光双極化チャネルの性能と柔軟性について解析する。
固定チャネルと時間変化チャネルの両方に対して、PCSの最先端の定数変調アルゴリズム(CMA)より優れた性能を発揮できることを示す。
評価にはハイパーパラメータ解析が伴う。
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